专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]清醒保持装置以及保持清醒的方法-CN200810003283.X有效
  • 大见拓宽;永井史也 - 株式会社电装
  • 2008-01-28 - 2008-08-06 - A61M21/00
  • 一种清醒保持装置(1)包括事件检测部分(2)、困倦水平确定部分(51)、阈值设定部分(51)以及刺激提供部分(6)。该事件检测部分(2)检测与人的困倦相关的事件。该困倦水平确定部分(51)确定根据困倦的强度而改变的困倦水平。该阈值设定部分(51)设定阈值(VA),以将困倦水平分成第一水平范围和第二水平范围,使得第一水平范围等于或低于阈值(VA),而第二水平范围高于该阈值(V困倦水平处于第二水平范围且检测到事件时,该刺激提供部分向人提供具有唤醒效果的刺激。
  • 清醒保持装置以及方法
  • [发明专利]一种基于卡车司机面部特征的困倦辨识方法及装置-CN202110539062.X有效
  • 王晓原;张杨;刘善良;李浩;李尚卿;钟馥声 - 青岛科技大学
  • 2021-05-18 - 2022-08-23 - G06V20/59
  • 本发明公开一种基于卡车司机面部特征的困倦辨识方法及装置,所述方法包括:采集驾驶人的人脸图像数据,构建为数据集;构建并训练人脸检测模型,通过训练好的人脸检测模型进行人脸检测及追踪;构建并训练人脸对齐模型,通过训练好的人脸对齐模型进行人脸关键点定位,提取驾驶人眼动、嘴部困倦表征参数数据;基于人脸关键点定位结果,通过三维立体空间与二维图像之间的映射关系,提取头部困倦表征参数数据;对困倦表征参数数据进行数据清洗及数据预处理;构建并训练PSO‑GRNN模型,通过训练好的PSO‑GRNN模型对实时采集的人脸图像数据进行卡车司机困倦驾驶状态辨识。本发明能够快速准确地对中年卡车司机进行困倦驾驶辨识。
  • 一种基于卡车司机面部特征困倦辨识方法装置
  • [发明专利]基于多特征融合的困倦驾驶检测方法-CN03148524.3无效
  • 梁满贵;谢纪刚;裘正定 - 北京交通大学
  • 2003-07-02 - 2003-11-26 - B60K28/02
  • 一种基于多特征融合的困倦驾驶检测的方法,涉及一种模式识别技术。摄像头采集到驾驶员的面部图像后,首先进行人眼检测与跟踪,同时分别进行眼睑闭合速度、闭眼持续时间和面部方向三个特征的提取与匹配,然后利用标准归一化方法将输出的三个匹配结果归一化到同一范围,再利用神经网络技术进行融合,融合结果采用0,1输出,输出结果为0表示未困倦,返回到人眼检测与跟踪,输出结果为1表示驾驶员困倦,报警提示驾驶员注意安全。本方法对困倦和注意力不集中的检测结果可靠、准确。
  • 基于特征融合困倦驾驶检测方法
  • [发明专利]困倦程度检测设备-CN200410044788.2有效
  • 河内泰司;中川刚;伊藤晶子;义则毅 - 株式会社电装
  • 2004-05-18 - 2005-02-02 - B60K28/02
  • 一种困倦程度检测设备,当从开始驾驶起所过去的时间等于或长于T1并等于或短于T2时,检测心跳信号。对心跳信号进行FFT处理,以获得谱信号。通过使用谱信号的峰频率,估计驾驶员清醒状态峰频率。相对于通过将清醒状态峰频率与预定比例(65到90%)相乘计算而得的频率,设置困倦程度指标频带β。利用谱信号的强度αp和βp,计算用于表示驾驶员的困倦程度的困倦程度评估参数Sp(=βp/ (αp+βp))。
  • 困倦程度检测设备
  • [发明专利]困倦判定装置及程序-CN200980135508.X有效
  • 依田拓;寺岛立太;津田太司;大见拓宽 - 爱信精机株式会社;株式会社电装
  • 2009-09-15 - 2011-08-10 - A61B5/18
  • 拍摄装置(12)对包括驾驶员的眼睛的区域进行拍摄,眼睛开度检测部(24)检测眼睛开度。然后,特征量提取部(30)利用阈值存储部(28)所存储的标准闭眼阈值、值较大的闭眼阈值及值较小的闭眼阈值,从检测到的眼睛开度的时序数据中提取多种眨眼特征量。阈值判定部(32)对多种眨眼特征量进行阈值判定,困倦判定部(34)基于对多种眨眼特征量的阈值判定的结果来判定驾驶员的困倦状态。这样,利用适合于眨眼特征量种类的阈值来提取眨眼特征量,从而能够高精度地判定困倦状态。
  • 困倦判定装置程序

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